Increasing Certified Nurse‐Midwives’ Confidence in Managing the Obstetric Care of Women with Female Genital Mutilation/Cutting
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In response to an increase in the number of women who immigrate to the United States from countries that practice female genital mutilation/cutting (FGM/C; infibulation), US clinicians can expand their knowledge and increase confidence in caring for women who have experienced infibulation. This article describes a comprehensive education program on FGM/C and the results of a pilot study that examined its effect on midwives' confidence in caring for women with infibulation. METHODS: An education program was developed that included didactic information, case studies, a cultural roundtable, and a hands-on skills laboratory of deinfibulation and repair. Eleven certified nurse-midwives (CNMs) participated in this pilot study. Participants completed a measure-of-confidence survey tool before and after the education intervention. RESULTS: Participants reported increased confidence in their ability to provide culturally competent care to immigrant women with infibulation when comparisons of preeducation and posteducation survey confidence logs were completed. DISCUSSION: Following the education program and the knowledge gained from it, these midwives were more confident about their ability to perform anterior episiotomy and to deliver necessary care to women with FGM/C in a culturally competent context. This education program should be expanded as more women who have experienced infibulation immigrate to the United States.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».